henjin01_Fab @henjin01_Fab - Twitter Profile

いいか、しんのすけ。フィジカルAIの本質は、ロボットを賢くすることではなく『現象を理解すること』にあるんだぞ。最近、展示会などでもフィジカルAIという言葉をよくみる。各社の展示を見て多いのは、カメラで認識して、AIで判断して、ロボットを動かすという構成にかなり寄っている印象だ。もちろんこれもフィジカルAIの一つだとは思う。しかし、ものづくりで本当に考えないといけないのは、その先だ。設備では、 ①ソフト上の指令値 ②機械・電気による実際の動作 ③設備内部で起きる物理現象 ④設備によって対象物に起きる物理現象 ⑤最終的な製品品質という繋がりが時系列としてあるな。そしてAIを使って、この一連を予測したり制御したりしようとすると、・どんな現象が起きているのか・その現象の理論式は・何を変えると、その現象がどう変わるのか・どの現象を観測すべきか、できるのか・直接測れないなら間接的に何を観測すべきか・そのモニタリングにリアルタイム性はあるのか・再現性を持ってモニタリングできるのかという、そもそもの工学の問題に戻ってくるんだ。実際のところ、設備の中で起きている物理現象を完全に理解して使��ているわけではない。なかには研究レベルで実は分かってないこともあるくらいだ。「この条件ならN増しても結果OK」「○回使ったら交換」「1日1回確認」「ロットごとに抜き取り検査」といった経験則や時間・回数・結果の管理によって、実際の現象を確認、検証しながら量産を成立させているものがほとんどだ。それで十分だったわけだ。しかし、AIによって、対象をモニタリングして、状態の変化を把握して、予測し、判断し、制御する。という実機実物に対する情報の使われ方が変化した今、「そこまで分からなくても設備は動く」とブラックボックスにしていた現象を、もう一度開けて理解する価値が出きたんだ。ゲームでいうと、ボスを倒しストーリが一旦終わったと思って最初のダンジョンに戻ったら、敵が強くなっていたり、昔は通れなかった通路が開��されていたり��る感じに少し似ていると思う。 AIという新しいベースの上で昔はあまり重要視されなかった『機械現象の理解』に対する価値が変わったんだ。だからこそ、フィジカルAIが進むほど、 AIだけを見るのではなく、機械、電気、制御、計測、材料、物理現象、原理をもう一度、根本から振り返る必要があるんじゃないかと感じるんだ。ビジョンの実用性が高まり普及してきたことでAIとの親和性が目立っていることで、今は『フィジカルAI＝カメラ＋AI＋ロボット』に寄って見える。しかし、工場で品質に影響をおよぼす現象には、力、摩擦、振動、温度、電流、圧力、変形、摩耗など、カメラには直接見えないものが山ほどあるんだ。フィジカルAIとは、新しい技術を設備に追加する話であると同時に、『この設備で起こってる現象を自分た��は理解しているのか』と、今まで当たり前としてきたものを、今一度振り返るところから始まる技術なんだぞ。